设计应用-AET-电子技术应用

低碳视角下的工业能源管控研究与应用实践[通信与网络][工业自动化]

在中国双碳战略背景下，节能与减排是双碳目标达成的关键路径之一，而工业则是节能减排工作的重点对象之一。电能作为工业企业重要的生产能源，它的运行状态关系到电网系统的安全稳定也关系到企业能源的利用效率高低。然而，先前的电能监测设备多是对电压、电流、有功功率及无功功率这些电能参数进行单纯表计数据获取，缺乏电能质量分析及电能告警和能源数字化场景化分析等功能，这样就难以全面地反映工业设备用电的安全和质量，不利于能源的及时优化。提出了一种基于工业物联网基础平台的工业能源管控方法，构建企业能源数据管理，从而实现工业生产设备以及生产辅助设备运行状态信息、能源数据和环境数据等多源数据的融合，并建立能源数据和能效优化模型管理目录，在此基础上构建工业能源数字化管控系统，从而实现对于产线设备、辅助设备设施的能效优化以及闭环控制，助力工业节能降碳的落地。

发表于：2023/4/7 下午3:54:00

粤港澳大湾区数据要素安全有序跨境流动的困境与出路[通信与网络][数据中心]

数据要素的价值潜力在数字经济时代中愈发明显，逐渐成为世界各国创造经济价值的新动能。数据要素安全有序流动可以提升我国数字经济国际竞争力、增进我国数据消费群体共同福祉、为相关领域科学决策奠定良好基础。粤港澳大湾区作为我国对外开放程度和数字经济发展水平最高的区域之一，具有“一国两制三法域”的特殊性，是数据跨境流动治理的天然试验场。在推进粤港澳大湾区数据要素安全有序跨境流动过程中，面对数据要素权属界定尚不明确、流通渠道有待畅通、安全监管仍需加强等困境时，只有加快构建数据要素产权保护制度、建立健全数据要素流通平台、加强数据要素安全保障，才可以有效实现数据要素的资源优势，提升我国在信息化时代中的国际地位。

发表于：2023/4/7 上午11:53:00

基于全自主区块链的危固废智慧监管平台[通信与网络][物联网]

“工业互联网+区块链”智慧环保平台趋于成熟，在“工业互联网+大数据”的工业环境下，工业数据面临着很多数据安全问题，借助区块链技术的“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征为工业数据保驾护航。重点介绍危固废智慧监管平台利用区块链、物联网、GIS、人工智能等先进技术，实现产业链上各单位共享数据、协同管理，打破“信息孤岛”，提供便捷高效的可监控、可预警、可追溯、可共享服务，实现“存证不可篡改、路线全程追踪、明确企业范围、异常数据监测”，推动数字产业化。

发表于：2023/4/7 上午11:29:00

面向模糊测试的工业控制协议逆向方法研究[测试测量][工业自动化]

模糊测试是传统的漏洞挖掘方法之一，在工业控制领域，针对一些不公开协议规范的私有协议，由于无法获取协议格式及语义信息，模糊测试在对其脆弱性分析上存在用例冗余度高、测试效率低等问题。通过将协议逆向与模糊测试相结合，提出了应用动态污点分析的协议逆向方法，从函数和指令级分析工业控制协议报文在程序运行中的轨迹信息，依据轨迹日志构造协议语法树，生成语义信息，指导测试用例生成，并使用Peach模糊测试框架进行测试,证明了该方法能有效减少测试冗余，提高测试效率。

发表于：2023/4/7 上午11:06:38

基于残差网络和深度学习的入侵检测方法研究[通信与网络][通信网络]

针对工业互联网攻击流量特征复杂以及深层神经网络易发生退化的问题，提出了一种基于残差网络和深度学习的入侵检测方法，实现了将一维卷积神经网络与门控循环单元残差连接的网络模型。使用CSECICIDS2018数据集和密西西比州大学的天然气管道数据集进行实验，结果表明，此方法在各个评价指标上均优于其他经典机器学习算法，具有较好检测性能和泛化能力，证明了其在工业网络环境中的可靠性及应用价值。

发表于：2023/4/7 上午10:57:00

MBSE在机载机电计算机研制过程中的应用探索[电子元件][航空航天]

随着飞机系统的多电化、智能化发展，机载机电计算机高集成度化，系统架构和接口设计愈发复杂。随着机载机电计算机研制周期、成本的不断增加，质量问题日益突出。针对复杂机载机电计算机严峻的质量形势，提出使用基于模型的系统工程（Model-Based System Engineering，MBSE）方法，以模型和标准图形化方式对系统研制的行为过程进行描述，来解决复杂工程问题。实现了MBSE在机载机电计算机研制流程中的本地化，将验证环节前置，提升了研制质量，对其他复杂计算机类系统有借鉴意义。

发表于：2023/3/29 下午5:34:48

一种服务于K-means的初始中心选取方法[其他][数据中心]

聚类是数据挖掘领域最重要的技术之一，K-means是其中使用频率最高的举足轻重的聚类算法。然而，K-means算法表现严重依赖于初始中心，选取多少个初始中心以及选择哪些数据点作为初始中心对K-means算法十分重要。基于此，提出一种初始中心选取方法DPCC（Density Peak Clustering Centers）。DPCC方法基于密度和距离生成一个选取决策图，将数据集中所有的密度峰值点凸显出来。这些密度峰值点即为DPCC方法为K-means算法提供的初始中心。实验表明，DPCC方法不仅可为K-means提供初始中心数量，还能有效提高K-means算法的准确度，并缩减K-means算法的执行时间。

发表于：2023/3/29 下午5:17:47

采集设备接入的框架设计与实现[嵌入式技术][物联网]

随着嵌入式技术和网络通信技术的快速进步，物联网近些年来也有很大的发展，大量不同类型的终端设备都需要接入到网络中。但整个物联网结构从物理层、网络层再到应用层，每层之间采用不同的通信协议，这大大增加了集成系统实现的困难。提出一种支持自定义协议、多种终端设备的物联网接入框架的设计方案，并据此研制软件系统。通过自定义协议接入不同的设备，增强系统的扩展性和互操作性，并可以灵活处理设备的数据与事件。

发表于：2023/3/29 下午5:13:08

面向云计算环境的CFD数据可视化分析服务[其他][数据中心]

针对目前CFD（Computational Fluid Dynamics）软件数据可视化分析所需计算量大且操作不灵活的问题，面向CFD数据可视化分析需求，实现了一个CFD数据可视化分析服务原型软件。在该原型软件中，研究了自适应客户端的服务自适应QoS（Quality of Service）优化技术，降低不同客户端计算环境对服务质量的影响；研究设计了基于消息中间件的服务集成接口，提高了服务使用的灵活性。面向云计算环境的CFD数据可视化分析服务发挥了云端服务器的性能优势，应用了“云+端”的开发新模式，具备灵活性和可扩展性。

发表于：2023/3/29 下午4:51:16

数值预报中试系统设计与关键技术实现[其他][数据中心]

气象数值预报模式是数值天气预报业务的重要基础，模式的研发改进需要在高性能计算环境中不断地开展模拟试验来检验评估预报效果。针对气象科学家手工编排批处理脚本开展数值模拟试验方式中存在的不便捷、耗时长、不可见、底层细节复杂、试验分析比对困难等问题，采用C/S架构，基于Python和工作流技术，设计实现了可视化界面交互“建模-计算-监控-分析-管理-共享”全流程集成应用的数值预报中试系统。应用结果表明，系统提升了模式研发试验效率和高性能计算机系统的易用性，在数值天气预报模式研发中试中发挥重要支撑作用，扩展性良好。

发表于：2023/3/29 下午4:26:19